import Head from 'next/head'

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    {
      `(function() {
         var _hmt = _hmt || [];
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  var hm = document.createElement("script");
  hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?e60fb290e204e04c5cb6f79b0ac1e697";
  var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; 
  s.parentNode.insertBefore(hm, s);
})();
       })();`
    }
  </script>
</Head>



# LangChain中文网: 500页超详细中文文档教程，助力LLM/chatGPT应用开发


![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif)


LangChain 是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架。我们相信最强大和不同的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型，
还会：
* *数据感知*
 : 将语言模型连接到其他数据源
* *具有代理性质*
 : 允许语言模型与其环境交互


LangChain 框架是基于以上原则设计的。
这是文档的 Python stable 稳定版本。

关于 Python最新版本 v0.0.206 的文档，请参见
[这里](https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/introduction)
。

关于 LangChain 的纯概念指南请见
[这里](https://docs.langchain.com/docs/)
。

关于 JavaScript 的文档，请参见
[这里](https://js.langchain.com.cn/docs/)
。

关于 COOKBOOK 的文档，请参见
[这里](https://cookbook.langchain.com.cn/docs/)
。


入门指南
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查看以下指南，了解如何使用 LangChain 创建语言模型应用程序的详细说明。
* [入门文档](./getting_started/getting_started)

模块
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LangChain 提供了对几个主要模块的支持。

针对每个模块，我们提供一些入门示例、指南、参考文档和概念指南。

这些模块按照逐渐增加的复杂性排列如下：

* [模型（models）](./modules/models) 
 : LangChain 支持的各种模型类型和模型集成。

* [提示（prompts）](./modules/prompts) 
 : 包括提示管理、提示优化和提示序列化。

* [内存（memory）](./modules/memory) 
 : 内存是在链/代理调用之间保持状态的概念。LangChain 提供了一个标准的内存接口、一组内存实现及使用内存的链/代理示例。

* [索引（indexes）](./modules/indexes) 
 : 与您自己的文本数据结合使用时，语言模型往往更加强大——此模块涵盖了执行此操作的最佳实践。

* [链（chains）](./modules/chains) 
 : 链不仅仅是单个 LLM 调用，还包括一系列调用（无论是调用 LLM 还是不同的实用工具）。LangChain 提供了一种标准的链接口、许多与其他工具的集成。LangChain 提供了用于常见应用程序的端到端的链调用。

* [代理（agents）](./modules/agents) 
 : 代理涉及 LLM 做出行动决策、执行该行动、查看一个观察结果，并重复该过程直到完成。LangChain 提供了一个标准的代理接口，一系列可供选择的代理，以及端到端代理的示例。

用例
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上述模块可以以多种方式使用。LangChain 还提供指导和帮助。以下是 LangChain 支持的一些常见用例。

* [自治代理（autonomous agents）](./use_cases/autonomous_agents) 
 : 长时间运行的代理会采取多步操作以尝试完成目标。 AutoGPT 和 BabyAGI就是典型代表。

* [代理模拟（agent simulations）](./use_cases/agent_simulations) 
 : 将代理置于封闭环境中观察它们如何相互作用，如何对事件作出反应，是观察它们长期记忆能力的有趣方法。

* [个人助理（personal assistants）](./use_cases/personal_assistants) 
 : 主要的 LangChain 使用用例。个人助理需要采取行动、记住交互并具有您的有关数据的知识。

* [问答（question answering）](./use_cases/question_answering) 
 : 第二个重大的 LangChain 使用用例。仅利用这些文档中的信息来构建答案，回答特定文档中的问题。

* [聊天机器人（chatbots）](./use_cases/chatbots) 
 : 由于语言模型擅长生成文本，因此它们非常适合创建聊天机器人。

* [查询表格数据（tabular）](./use_cases/tabular) 
 : 如果您想了解如何使用 LLM 查询存储在表格格式中的数据（csv、SQL、数据框等），请阅读此页面。

* [代码理解（code）](./use_cases/code) 
 : 如果您想了解如何使用 LLM 查询来自 GitHub 的源代码，请阅读此页面。

* [与 API 交互（apis）](./use_cases/apis) 
 : 使LLM 能够与 API 交互非常强大，以便为它们提供更实时的信息并允许它们采取行动。

* [提取（extraction）](./use_cases/extraction) 
 : 从文本中提取结构化信息。

* [摘要（summarization）](./use_cases/summarization) 
 : 将较长的文档汇总为更短、更简洁的信息块。一种数据增强生成的类型。

* [评估（evaluation）](./use_cases/evaluation) 
 : 生成模型是极难用传统度量方法评估的。
一种新的评估方式是使用语言模型本身进行评估。
LangChain 提供一些用于辅助评估的提示/链。

参考文档
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LangChain 的所有参考文档，都在这里。LangChain 的所有方法、类、安装方法和集成设置的完整文档。
* [参考文档](./reference)

LangChain 生态系统
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其他公司/产品如何与 LangChain 协同工作的指南
* [LangChain 生态系统](./ecosystem)

资源集合[#](#additional-resources "Permalink to this headline")
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额外的资源集合，我们认为可能是有用的，因为您开发您的应用程序！
 


* [LangChainHub](https://github.com/hwchase17/langchain-hub) 
 : LangChainHub 是一个分享和探索其他 prompts、chains 和 agents 的平台。
* [Gallery](https://github.com/kyrolabs/awesome-langchain) 
 : 我们最喜欢的使用 LangChain 的项目合集，有助于找到灵感或了解其他应用程序的实现方式。
* [Deployments](https://python.langchain.com/en/latest/additional_resources/deploy_llms.html#) 
 : 部署 LangChain 应用程序的说明、代码片段和模板存储库的合集。
* [Tracing](https://python.langchain.com/en/latest/additional_resources/tracing.html) 
 : 使用追踪可视化 LangChain 中链和代理执行的指南。
* [Model Laboratory](https://python.langchain.com/en/latest/additional_resources/model_laboratory.html) 
 : 使用不同的 prompts、models 和 chains 进行实验是开发最佳应用程序的重要组成部分。Model Laboratory 使这个过程变得非常容易。
* [Discord](https://discord.gg/6adMQxSpJS) 
 : 加入我们的 Discord，讨论关于 LangChain 的一切！
* [YouTube](https://python.langchain.com/en/latest/additional_resources/youtube.html) 
 : LangChain 教程和视频的集合。
* [Production Support](https://forms.gle/57d8AmXBYp8PP8tZA) 
 : 随着您将 LangChains 发布到生产环境，我们乐于提供更全面的支持。请填写此表格，我们将设置一个专门的支持 Slack 频道。